AI 기술이 빠르게 의료 현장에 스며드는 지금, 의사들이 직접 코드를 짜며 인공지능을 이해하고 활용하는 시대가 열렸다. 의사 개발자의 현실적인 고민부터 코드 예시까지 담은 책 '닥터, 코드를 만나다'가 의료인의 눈높이에 맞춘 실용서로 주목받고 있다.

'닥터, 코드를 만나다'는 인하대병원 정형외과 유준일 부교수와 박현우 전공의, 김현수 연구원이 공동 저자로 참여해 집필한 의료 인공지능 입문서다. 이 책은 의대생·전공의·전문의 등 의료인의 실제 임상 경험을 바탕으로, AI 기술이 어떻게 의료 현장에서 구현될 수 있는지를 코드 중심으로 풀어낸다.

책은 총 8개 장으로 구성돼 있으며, 챕터 1에서는 미래 의료인의 필수 소양으로 자리잡은 AI와의 동행을 전공의와 의대생의 관점에서 풀어냈다. 단순한 기술 설명이 아닌, 파이썬 설치부터 Google Colab 활용, 실제 병원 데이터를 다루는 환경 구축까지 실전 중심으로 안내한다.

챕터 2에서는 고칼륨혈증 감별 진단, 쿠싱증후군 알고리즘, CHA2DS2-VASc 점수 계산기 등 의학적 판단을 파이썬 코드로 구현해낸다. 특히 수식 중심이던 진단 기준을 어떻게 알고리즘화할 수 있는지를 단계별로 정리해, 의료인의 코드 접근을 한층 쉽게 만든다.

챕터 3은 의료 AI 개발의 흐름을 한눈에 보여준다. 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 주요 프레임워크 설명, 최신 트렌드까지 정리해 의료 AI가 어떻게 작동하며, 어떤 방향으로 발전하고 있는지를 살펴본다. 개발 경험이 없는 독자도 기초부터 따라갈 수 있도록 구성했다.

챕터 4~8에서는 의료 데이터를 활용한 딥러닝 실습을 본격적으로 다룬다. 특히 MedMNIST, MONAI, MediaPipe BlazePose 등 실제 연구 현장에서 쓰이는 도구를 활용해 의료 영상과 시계열 생체 데이터, 자연어 처리까지 포괄한다. 예를 들어, '근육을 읽는 AI의 눈'에서는 정형외과 수술 후 근육 회복을 어떻게 AI로 정량화할 수 있는지를, 'AI의 청진기'에서는 심전도를 분석해 심장의 리듬을 해석하는 과정을 다룬다.

생성형 AI를 활용한 의대 족보 자동화, GPT 기반의 진료 기록 보조 등 최신 응용 사례도 책 말미에 소개돼, 독자에게 흥미롭고 실질적인 비전을 제시한다. 이처럼 '닥터, 코드를 만나다'는 단순한 이론서가 아니라, 현장의 데이터를 어떻게 AI에 연결시킬 수 있는지를 생생하게 담아낸 실무형 교과서다.

책의 대표저자 유준일 교수는 "암기 중심의 의학교육만으로는 미래 의료를 이끌 수 없다"며 "의료 현장의 데이터를 이해하고, 이를 기술로 풀어낼 수 있는 의료인이 필요한 시대"라고 강조했다. 공동 저자 박현우 전공의는 "이 책이 젊은 의사들에게 기술에 대한 두려움을 줄이고, 코드로 진료를 고민할 수 있는 계기가 되길 바란다"고 말했다.

'닥터, 코드를 만나다'는 의료 AI를 단순히 뉴스로 접하는 데 그치지 않고, 스스로 활용하고 싶은 의료인에게 권할 만한 첫 번째 책이다. 복잡한 수식 없이도, 실제 코드로 의료 문제를 해결하는 과정을 통해 의료 AI의 가능성을 직접 체감해볼 수 있다. 의료인이 코딩을 시작해야 하는 이유를 찾고 있다면, 이 책이 좋은 출발점이 되어줄 것이다.